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麦吉尔大学的最新研究显示，人工智能（AI）在快速分析海量生物多样性数据方面的应用，有望为科学家和政策制定者提供更精准的决策依据，从而彻底革新生态保护工作。
这项发表在《自然评论：生物多样性》上的综述研究，由计算机科学家、生态学家和国际研究团队共同完成，深入探讨了七个 ’ 全球生物多样性知识短缺 ’ 问题，即关于物种分布及其相互作用的认知空白。
研究主要作者、麦吉尔大学生物学系助理教授劳拉·波洛克指出：’ 当前我们仍缺乏关于自然界的基本信息，这严重制约了保护工作的有效性。’
通过对该领域现有文献的系统梳理，研究团队明确了人工智能在填补这些知识空白中的关键作用。研究发现，目前人工智能仅在七个短缺领域中的两个领域得到应用，仍有大量未开发的潜力。
例如，BioCLIP 等人工智能工具已被用于从图像中识别物种特征，协助物种鉴定。同时，Antenna 等自动化昆虫监测平台正在识别数百种新昆虫。更引人注目的是，基于卫星图像和环境 DNA 训练的机器学习模型，有望以前所未有的精度绘制物种分布图。
人工智能还能帮助推断物种间的相互作用，如食物网和捕食者 - 猎物关系，这些关系由于直接观察的困难，长期以来一直缺乏深入研究。
研究合著者、加拿大 CIFAR 人工智能主席、麦吉尔大学计算机科学助理教授大卫·罗尔尼克表示：’ 这项研究探讨了比以往综述更广泛的生物多样性问题。令人惊讶的是，人工智能的应用范围如此有限，而它却具有解决许多这些短缺问题的巨大潜力。’
展望未来，研究团队强调了扩大数据共享计划以改进人工智能模型训练、优化算法以减少偏见，以及确保人工智能在保护工作中被道德使用的重要性。随着全球生物多样性目标的临近，他们表示，如果能够有效利用，人工智能可能成为解决生物多样性危机的最有力工具之一。
波洛克总结道：’ 人工智能正在改变世界运作的方式，无论是好是坏。这是它可以帮助我们的一种方式。保护生物多样性至关重要，因为生态系统维系着人类的生命。’
